Bioinformatically predicted deleterious mutations reveal complementation in the interior spruce hybrid complex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mutation load is expected to be reduced in hybrids via complementation of deleterious alleles. While local adaptation of hybrids confounds phenotypic tests for reduced mutation load, it may be possible to assess variation in load by analyzing the distribution of putatively deleterious alleles. Here, we use this approach in the interior spruce (Picea glauca x P. engelmannii) hybrid complex, a group likely to suffer from high mutation load and in which hybrids exhibit local adaptation to intermediate conditions. We used PROVEAN to bioinformatically predict whether non-synonymous alleles are deleterious, based on conservation of the position and abnormality of the amino acid change. RESULTS: As expected, we found that predicted deleterious alleles were at lower average allele frequencies than alleles not predicted to be deleterious. We were unable to detect a phenotypic effect on juvenile growth rate of the many rare alleles predicted to be deleterious. Both the proportion of alleles predicted to be deleterious and the proportion of loci homozygous for predicted deleterious alleles were higher in P. engelmannii (Engelmann spruce) than in P. glauca (white spruce), due to higher diversity and frequencies of rare alleles in Engelmann. Relative to parental species, the proportion of alleles predicted to be deleterious was intermediate in hybrids, and the proportion of loci homozygous for predicted deleterious alleles was lowest. CONCLUSION: Given that most deleterious alleles are recessive, this suggests that mutation load is reduced in hybrids due to complementation of deleterious alleles. This effect may enhance the fitness of hybrids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».